长春市九台区土地利用系统动力学特征及结构优化

蔡炜宇,刘兆顺

(吉林大学 地球科学学院,吉林 长春 130061)

长春市九台区土地利用系统动力学特征及结构优化

蔡炜宇,刘兆顺*

(吉林大学 地球科学学院,吉林 长春 130061)

以长春市九台区为研究区域，先运用系统动力学原理和方法，厘清土地利用系统要素之间的反馈关系，基于Vensim PLE软件平台，绘制九台区土地利用系统流图，构建系统动力学模型；再基于不同人口、经济发展速度和粮食单产水平的设定，开展3种情景下2013年到2020年间九台区土地利用变化仿真趋势模拟；最后，通过动态特征分析和效益核算，确定了九台区2020年土地利用结构优化方案及今后一段时间的土地利用方向，为研究吉林省中部县域土地利用提供参考。结果显示：到2020年九台区最优土地利用结构中，农用地面积290161.61 hm2，建设用地面积28802.99 hm2，未利用地面积8569.73 hm2；2020年建设用地供需差9993.14 hm2，耕地供需差67253 hm2。研究表明，通过城镇化建设和城乡建设用地增减挂钩项目，挖掘并利用农村居民点整理潜力是解决九台区建设用地供需矛盾的重要途径；依托高标准农田建设提升粮食单产是缓解耕地需求压力的重要手段；在保持当地的生态平衡的情况下，九台区可以通过适当增加建设用地提高土地综合效益。

土地利用；系统动力学；情景分析；结构优化；九台区

0 引言

土地是人类生活和生产不可或缺的物质基础，由于人们利用目的和利用方式的不同会产生不同的土地利用结构[1]。结构决定功能,土地利用结构调整和优化可以在不增加土地投入的前提下，实现土地产出效益的增长，获得结构效益，从而满足人们日益增长的物质和文化生活的需要[2]。同时针对土地资源的有限性、社会需求的无限性及土地利用过程中的不合理性、可持续利用，客观上要求优化配置土地利用结构[3-4]。

基于当前城镇化工业化发展进程中土地供需矛盾日益突出的背景，以及土地低效利用、闲置浪费、承载力下降的现状，在目前土地政策参与国家宏观调控的现实需要下，研究如何通过优化土地利用结构来达到调整经济产业结构的目的，从而提高经济效益、实现土地资源经济生态协调发展，具有十分深刻的实践意义。学者们的研究过程从定性到定量、从静态到动态、从小区域到大区域、从单目标到多目标不断丰富发展，目前应用较多的土地利用结构优化配置模型包括线性规划模型、多目标优化模型、灰色模型、Markov模型、神经网络模型、系统动力学模型等，或者依据各个模型的特点，将不同的模型整合起来加以应用[4-10]。

由于土地利用系统涉及的问题复杂，时间跨度较大，需要用系统的、动态的、未来的观点看问题。本研究整合系统动力学方法和情景分析法，首先分析土地利用系统总体与局部各组分之间的反馈关系，建立反映土地利用结构的系统动力学模型，然后通过识别未来发展的驱动因素，设定未来一段时间内土地利用系统不同路径发展情景，最后综合考虑不同情景各变量的变化趋势及土地利用效益，选取最优土地利用结构方案。系统动力学与情景分析法的结合使用不仅能够体现土地利用的系统性和动态性，而且便于得到与不同规划方案和规划目标相对应的土地利用结构，增加了规划方案的可操作性和社会可接受性。本文以长春市九台区为例，基于2000年到2012年的土地利用变更数据，结合社会经济统计年鉴和相关规划标准数据，构建系统动力学模型，对不同情景下土地利用结构进行预测并择优，以期实现区域土地资源的可持续利用。

1 数据来源

土地资源资料主要包括九台区2000～2012年土地利用变更数据。参照GB/T 21010─2007的土地利用现状分类标准，结合研究目的及实际需要，确立研究区的土地利用类型包括耕地、园地、林地、草地、农村居民点用地、城镇居住用地、工矿用地、交通用地、特殊用地、水利设施用地及未利用地等11种。社会经济数据来源包括《九台市统计年鉴》、《九台市城市总体规划(2010～2030年)》、《九台市国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》、《城市用地分类与规划建设用地标准》、《村镇规划标准》、《国家粮食安全中长期规划纲要(2008～2020年)》、《九台区农用地产能核算》等。

2 案例研究

2.1 研究区域概况

九台区是长春市市辖区之一，位于吉林省中部，东经125°24′50″～126°29′50″，北纬43°50′30″～44°31′30″，总面积3375 km2。2012年全区总人口为85.90万人，农用地面积294288.99 hm2，建设用地面积33810.84 hm2，未利用地面积9427.65 hm2，分别占土地总面积的87.19%、10.02%、2.79%，其中耕地面积230254.32 hm2，占农用地比例的78.24%，粮食作物总播种面积为172505 hm2，全年粮食总产量为902500 t。九台区土地利用以农业用地为主，主要种植水稻、玉米等农作物。2000～2012年间，九台区农用地、建设用地面积均有所增加，变化幅度分别为6.97%、2.98%；未利用地面积锐减，变化幅度为68.12%；农用地中耕地面积增加幅度为15.16%，园地面积下降幅度74.98%；建设用地中城镇居住用地和交通用地面积变化较大，分别增长了56.33%、84.24%。近年来，由于其独特的区位优势及战略机遇，九台区城镇化进程快速推进，经济发展势头迅猛，国内生产总值年均增长率19.5%。经济快速发展过程中忽视了土地的理性利用，用地比例不协调、建设用地利用程度不高、土地生产力低等问题较为突出。以土地利用结构优化促进产业结构调整，以土地的集约高效利用提升经济发展潜力，通过实现土地利用结构与功能的良性循环进而提升经济生态效益是九台区今后土地利用的改革方向。

2.2 系统动力学模型构建

2.2.1 建模目的和模型界限 本研究通过构建系统动力学模型反映出土地利用系统中各变量之间的反馈回路和相关关系，预测不同政策条件下2013～2020年间各变量变化趋势，确定2020年各土地利用类型的面积，为土地利用结构优化提供决策依据。

根据建模目的，确定此模型的空间边界为九台区行政区域，土地总面积337527 hm2；时间界限为2000～2020年，其中通过2000～2012年数据确定模型的方程式和参数，并进行真实性检验；2013～2020年是预测年，步长为1 a；内容界限是九台区行政区域范围内的所有土地类型以及与此有关的人口、经济、粮食等因素。

2.2.2 系统关系分析 根据土地利用系统的构成及研究目的，本研究将土地利用系统划分为人口子系统、粮食子系统、经济子系统、土地子系统。这4个子系统之间相互影响，相互制约：人口数量的增长一方面影响建设用地的需求量，另一方面通过粮食需求影响耕地的需求量；粮食子系统是连接人口和耕地的过渡子系统；经济子系统通过固定资产投资影响建设用地的需求量，进而影响对农用地的占用；土地子系统是整个模型的核心，在土地子系统中，其总量保持不变，主要是各土地利用类型之间的相互转换。

2.2.3 系统仿真流图 系统流图是多层次、多节点、多回路的网络图，它形象反映系统结构和动态特征[11]。基于4个子系统之间物质运动与能量交换过程，共确定了12个状态变量、19个速率变量、46个辅助变量，将不同性质的变量用不同的符号加以表示，应用建模软件Vensim PLE绘制出系统流图(图1～图3)。然后，基于DYNAMO语言，确定了共95个系统方程(方程略)，更深刻地反映了各变量间的相互关系。

图2 各类型用地面积之间相互转换关系流图

图3 经济子系统对土地影响关系流图

2.2.4 模型分析检验 在模型预测运行前，首先需要对模型表达正确性和模型有效性进行检验[12]。模型表达正确性即将模型用DYNAMO语言表达后运行，运用Vensim PLE软件所提供的检错功能检验模型的表达是否正确。模型的有效性即通过比较系统状态变量的计算值与历史实际值之间的差异程度，判断系统随时间变化的结果是否具有可靠性。本研究有效性检验时间范围为2000～2012年，检验的具体变量包括人口、国民生产总值、耕地、园地、林地、草地、工矿用地、交通用地、特殊用地、水利设施用地、未利用地等11项，检验的计算方法如下：

其中2005年和2012年的检验结果如表1所示。由表1可见，所考查的11个变量的模拟仿真计算结果与历史实际值基本吻合，两者之间的偏差最大为5.01%。可认为各参数取值较为合理，模拟结果与实际值拟合较好，九台区土地利用结构模型基本上可以反映九台区现实情况，并具备预测未来实际情况的能力。

表1 九台区土地利用结构系统动力学模型有效性检验

2.3 情景设定及仿真结果

系统动力学模型对未来土地利用结构的预测需要在一定的情景下完成，合理的情景设定是完成2020年九台区土地利用结构预测的关键步骤。动态仿真过程中，应选择不断发生变化且对土地利用有重要影响的因素作为政策调控参数。本文选择人口、经济发展速度、粮食单产3个变量作为调控参数，对调控参数分别取不同的值以代表不同的社会经济条件和政策水平。考虑到情景的代表性和实际意义，共设定了3种不同的土地利用结构情景以认识九台区未来土地利用结构发展情况。

情景Ⅰ是充分考虑九台区未来的发展，依据2000～2012年的九台区经济、人口发展速度，在经济、人口飞速发展时，技术进步使粮食单产快速提升达到可实现产能的情景。

情景Ⅱ是考虑全国经济发展形势大环境，九台区经济发展水平较平稳，控制人口增长时，技术进步使粮食单产平稳提升的情景。

情景Ⅲ是指经济发展水平较缓慢，控制人口增长，土地质量、自然灾害等现实情况使粮食单产维持现状的情景。3种情景下土地利用仿真结果见表2。

2.4 土地利用效益核算

不同的土地利用结构会产生不同的结构效益[2]。本研究中将土地利用综合效益分为两个方面：农用地和未利用地的生态系统服务价值效益、建设用地经济效益。生态系统服务价值的计算思路是：依据谢高地的六类生态系统及九台区实际，首先将农用地和未利用地的土地利用类型划归为4类：森林、草地、农田、河流湖泊，由于荒漠地和湿地面积非常少，在此不予考虑；然后参照中国生态系统单位面积生态服务价值当量表(2007年)统计上述4类生态系统服务价值系数；最后依据生态系统服务价值系数和预测年各生态系统的面积，综合计算研究区土地生态系统服务价值变化[13]。由于谢高地的六类生态系统未考虑建设用地的服务价值，Costanza等将城市工矿的价值系数考虑为0[14]，而作为生产生活的重要载体，建设用地承载着巨大的经济效益来源。本文中建设用地经济效益首先根据统计年鉴中地区生产总值数据和土地利用类型面积数据，确定各类建设用地的地均生产总值；进而依据此地均生产总值和预测年的土地利用类型面积，计算建设用地的经济效益。2015、2018和2020年3种情景下的效益核算结果见表3。

3 结果分析

根据表2九台区3种情景下土地利用结构模拟结果和表3中3种情景下效益情况，从中可知：

(1)经济增长速度不同导致3种情景下地区生产总值相差较大，2020年3种情景下地区生产总值较2012年分别增长了315.86%、147.60%、114.35%(图4)，地区生产总值的指数性增长导致对工矿用地、交通用地、特殊用地和水利设施用地投资额的增加，进而导致其面积的增加，所以各类型建设用地面积呈现出与地区生产总值相同的变化趋势。3种情景下的经济发展速度：情景Ⅰ>情景Ⅱ>情景Ⅲ，所以特殊用地、交通用地和水利设施用地面积的增加数量也是按照此顺序。但建设用地中工矿用地呈现出减少趋势(图5)，主要是由于九台营城煤矿区塌陷和涝洼现象严重，需要进行土地复垦。九台区农村居民点占地比重大且利用十分粗放，对于城镇用地和农村居民点用地需求量主要依据规划标准进行考虑。所以虽然经济的快速增长导致建设用地面积需求量增加，但是建设用地需求要小于其建设用地供给量(图7)。由上述分析可见，节约集约利用土地，重视农村居民点内部潜力挖潜对于解决建设用地占用农用地及未利用地的矛盾具有重要意义。

表2 九台区土地利用结构不同情景仿真模拟结果

注：建设用地供需差=建设用地-建设用地需求量；耕地供需差=耕地-耕地需求量。

表3 不同年份3种情景下的土地利用效益表 万元

图4 不同情景下国民生产总值模拟结果

图5 不同情景下交通用地和工矿用地模拟结果

(2)九台区作为粮食生产基地，其肩负着不仅满足自身粮食需求还要为其他地区提供粮食的重任，且商品化率较高，所以耕地需求压力十分明显，这也是近年来九台区耕地面积不断增加的原因。情景Ⅰ人口高速增长，通过粮食单产的快速增加达到可实现产能基本上可以缓解耕地需求压力，耕地供需差在2014年转变为正值，并且呈持续增加的态势；情景Ⅱ人口增长速度放缓导致对粮食总需求量减小，但由于粮食单产增长幅度小于情景Ⅰ，其耕地需求压力较大，一直到2017年其耕地才能够满足需求；情景Ⅲ考虑自然灾害、市场政策等条件其粮食单产保持现有水平不变，可以看出到2020年其耕地供需差一直为负值，耕地供给量一直不能满足需求，且随着人口的增加这种耕地需求压力越来越大(图6)。由此可见，提高粮食单产是缓解耕地需求压力的重要途径。

(3)耕地供需差影响各类型用地之间的转换比率，从而影响各类型用地面积。模型方程中设定，只有耕地供需差大于0时才会有耕地转变为建设用地，使建设用地供给量增加，所以情景Ⅰ的建设用地供给量在2014年，情景Ⅱ的建设用地供给量在2017年都呈现出逐年上升趋势。建设用地中的农村居民点和城镇用地的需求量是从规划标准角度考虑的，所以建设用地供需差相差较大，情景Ⅰ和情景Ⅱ的建设用地供需差分别在2014年和2017年出现转折点，而情景Ⅲ由于一直没有耕地转变成建设用地，其建设用地供需差呈现出下降的趋势(图7)。

图6 不同情景下耕地供需差模拟结果

图7 不同情景下建设用地供需差模拟结果

(4)从土地效益核算角度来看，3种情景下的生态系统服务价值和建设用地经济效益都在随着时间的发展而不断提高，其中生态系统服务价值情景Ⅰ<情景Ⅱ<情景Ⅲ，建设用地经济效益情景Ⅰ>情景Ⅱ>情景Ⅲ，综合效益情景Ⅰ>情景Ⅱ>情景Ⅲ。2020年3种情景下的综合效益分别为1191487.96万元、1156591.19万元、1151174.79万元，情景Ⅰ综合效益比情景Ⅱ和情景Ⅲ的综合效益分别大34896.77万元和40313.17万元。在2020年情景Ⅰ比情景Ⅱ和情景Ⅲ的建设用地数量分别多1074.01 hm2和1290.14 hm2，但是其建设用地经济效益分别多36705.15万元和43936.53万元。情景Ⅰ比情景Ⅱ和情景Ⅲ的生态系统用地分别少1923.70 hm2和3827.27 hm2，其生态系统服务价值分别少1808.38万元和3623.36万元。从中可见，未来几年间九台区建设用地与农用地、未利用地相比可产生更大的经济效益。

综合上述4个方面：情景Ⅰ要优于情景Ⅱ和情景Ⅲ。九台区农用地比例很大，在粮食单产快速提升情景下其耕地面积能够较早满足需求，缓解现实的耕地压力。情景Ⅰ在经济快速增长的前提下，其生态系统服务价值较情景Ⅱ和情景Ⅲ没有表现出明显的下降，但其建设用地数量多于其他两种情景使建设用地经济效益得到明显提升，从而情景Ⅰ综合效益显现出很大的优势。

4 结论与讨论

本文基于系统动力学原理与方法，构建了九台区土地利用结构系统动力学模型，且该模型具有一定可靠性，能够在一定程度上为研究吉林省中部县域土地利用系统行为提供参考。依据情景分析法，设定了九台区2012～2020年不同政策条件下土地利用结构发展情景，预测了3种发展情景下的土地利用结构，依据仿真模拟结果以及效益核算结果确定了2020年九台区最优土地利用结构。研究结果主要揭示了以下3个方面的重要内容：一是挖掘农村居民点潜力是解决人地矛盾的重要手段；二是提高粮食单产是缓解耕地需求压力的重要途径；三是当前九台区可以通过适当增加建设用地面积提高土地综合效益。

建设用地现状一方面是农村居民点粗放利用，一方面是城市建设的外延式发展蚕食大量农用地和未利用地。如何将农村居民点整理潜力变为实实在在的建设用地指标是人们一直在思考的问题。城镇化发展使人口向城市迁移，土地节约集约利用效率提高。城乡建设用地增减挂钩项目实现重新合理配置新增建设用地指标，可以为城乡建设提供更大的用地保障。因此，当前九台区土地管理重点是依托城镇化进程、城乡建设用地增减挂钩等手段，实现将农村居民点整理潜力转化为建设用地指标，缓解日益严峻的供地压力。

目前我国面临粮食需求刚性增长、供求总量趋紧的结构性矛盾。综合考虑中低产田状况、水资源条件及粮食需求形势，我国制定了《全国高标准农田建设总体规划》，规划到2020年建成集中连片、旱涝保收的高标准农田8亿亩[15]。据统计，“十二五”期间已累计建成4亿多亩，粮食主产区单位面积产能提高10%～20%，粮食单产提升较为明显。九台区耕地比重大，粮食商品化率高，但粮食作物单产远不及长春市平均水平。今后应通过整治田块、改良土壤、建设灌排设施、整修田间道路、完善农田防护林网等措施，积极推进九台区高标准农田建设，使其粮食单产更上一个台阶，粮食供求的结构性矛盾有所缓解。

土地管理过程中需要关注的是突出矛盾及关键问题。随着生态文明建设的提出及逐步推进，九台区应对土地的生态建设给予更多关注，但是由土地效益计算结果可见，九台区当前发展阶段，通过适当增加建设用地带来的经济效益的提升比农用地、未利用地的生态系统服务价值更为显著，并且城镇化、城乡建设用地增减挂钩、高标准农田建设都需要巨大的经济投入作为支撑。因此九台区今后一段时间内在保持当地的生态平衡的情况下，适当地增加建设用地面积更有利于实现生产、生活、生态的协调发展。

本研究仍有一些不足之处需要加以改进：一方面是系统动力学模型的建立需要对模拟的系统进行充分的研究，对系统内部各种反馈机制非常了解[16]，为了使模型更为科学及贴近实际，本文部分反馈关系还需要进一步研究构思；另一方面土地利用结构优化模型应该追求经济效益、社会效益、生态效益三者综合效益目标最大化，本研究在系统动力学模型构建及情景设定方面体现经济目标较多，生态角度考虑较少，今后应将这一理念体现在土地利用结构优化研究中。

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(责任编辑：许晶晶)

System Dynamic Characteristics and Structural Optimization of Land Use in Jiutai District of Changchun City

CAI Wei-yu, LIU Zhao-shun*

(College of Earth Sciences, Jilin University, Changchun 130061, China)

Jiutai district of Changchun city was taken as the research area. At first, the principle and method of system dynamics were used to clarify the feedback relationships among various factors of land use system; the flow diagram of land use system in Jiutai district was drawn based on Vensim PLE software platform, and the system dynamics model was established. Then, the land use change trends in Jiutai district from 2013 to 2020 were simulated under 3 circumstances based on the setting of different population, economic development rate and food yield levels. Finally, the optimized solution of land use structure in Jiutai district in 2020 was got through the dynamic characteristics analysis and benefit accounting. The results show that: in the optimum land use structure of Jiutai district in the year 2020, the area of agricultural land, construction land and unused land will be 290161.61, 28802.99 and 8569.73 hm2, respectively. In 2020, the supply-demand difference of construction land and cultivated land will be 9993.14 and 67253 hm2, respectively. This research suggests that: excavating and utilizing the rural residential land consolidation potential is an important approach to solve the contradiction between supply and demand of construction land in Jiutai district; enhancing grain yield per unit area by the construction of high-standard farmland is an important means to decrease the pressure of cultivated land requirement; under the circumstance of keeping local ecological balance, Jiutai district can properly increase the area of construction land to get more comprehensive benefits.

Land use; System dynamics; Scenario analysis; Structural optimization; Jiutai district

2017-03-21

蔡炜宇(1990─)，女，河北保定人，硕士研究生，主要研究方向：土地评价与管理。*通讯作者：刘兆顺。

F301.24

A

1001-8581(2017)07-0110-07